聯(lián)發(fā)科于2019年7月中推出可快速影像辨識(shí)的AIoT平臺(tái)i700，在邊緣裝置端提供高性能的同時(shí)，仍能達(dá)到最低功耗，預(yù)計(jì)將廣泛應(yīng)用在智慧城市、智慧建筑及智慧制造等領(lǐng)域，協(xié)助聯(lián)發(fā)科AIoT物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈加速發(fā)展。

從芯片大廠到云端龍頭，跨足邊緣AI芯片成重要策略

隨物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用越趨廣泛，裝置連結(jié)數(shù)的增加與海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生使智慧裝置對(duì)高速AI邊緣算力和物聯(lián)網(wǎng)能力提出更高要求，邊緣運(yùn)算與AI的結(jié)合遂成顯學(xué)。

觀察近期廠商于此領(lǐng)域之布局，邊緣運(yùn)算AI芯片堪稱兵家必爭(zhēng)之地，在芯片大廠部分，包括NVIDIA推出供物聯(lián)網(wǎng)閘道器及邊緣運(yùn)算使用的Jetson Nano開(kāi)發(fā)板與EGX平臺(tái)；Intel推出由64個(gè)Loihi神經(jīng)擬態(tài)芯片組成的Pohoiki Beach系統(tǒng)，并規(guī)劃將其應(yīng)用在自動(dòng)駕駛等邊緣端涉及深度學(xué)習(xí)的場(chǎng)景；高通也推出專為Edge AI設(shè)計(jì)的Cloud AI 100，挾其于物聯(lián)網(wǎng)、自駕車、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等人工邊緣運(yùn)算重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域豐富經(jīng)驗(yàn)一較高下。

除傳統(tǒng)芯片廠外，云端平臺(tái)大廠也有別于過(guò)往專注于解決方案的推出，紛紛加入戰(zhàn)局，例如AWS發(fā)布第一款專門用于機(jī)器學(xué)習(xí)的AI芯片Inferentia；Google則推出用來(lái)執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型推論預(yù)測(cè)的邊緣運(yùn)算芯片Edge TPU，可在邊緣端設(shè)備上以超低功率、高度省電方式執(zhí)行已訓(xùn)練好的TensorFLow Lite機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

有鑒于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備是AI芯片目前應(yīng)用最廣泛的場(chǎng)景之一，云端大廠握有AI芯片將能讓其從云端跨向邊緣，使傳感器及相關(guān)設(shè)備有更高效的管理數(shù)據(jù)、提供更好的用戶體驗(yàn)，并加速云端廠商物聯(lián)網(wǎng)商品的商業(yè)化與生態(tài)圈建置。

芯片亦為臺(tái)廠面對(duì)邊緣運(yùn)算AI趨勢(shì)之主要切入點(diǎn)

2019年亦有不少臺(tái)系廠商進(jìn)行邊緣運(yùn)算結(jié)合人工智能的布局，例如聯(lián)發(fā)科于年中推出具高速AI邊緣運(yùn)算能力的i700解決方案，其單晶片設(shè)計(jì)整合CPU、GPU、ISP和專屬AI處理器APU（AI Processor Unit），強(qiáng)大的AI辨識(shí)能力可應(yīng)用于無(wú)人商店的辨物刷臉、智慧建筑的門禁系統(tǒng)，以及智慧工廠辨別障礙物等場(chǎng)景。

耐能則推出具備可重組式人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的AI芯片KL520，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的功耗降至數(shù)百mW等級(jí)，適用于結(jié)構(gòu)光、雙目視覺(jué)，而ToF特性也使該芯片將廣泛運(yùn)用于網(wǎng)絡(luò)攝影機(jī)、安防監(jiān)控系統(tǒng)、空拍機(jī)等領(lǐng)域。同樣看準(zhǔn)邊緣視覺(jué)AI的商機(jī)，華晶科、訊連、和碩等也相繼推出計(jì)算機(jī)視覺(jué)及圖像辨識(shí)的相關(guān)產(chǎn)品。

綜觀***地區(qū)產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)，以半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)中的晶圓代工及封測(cè)總產(chǎn)值為全球第一，IC設(shè)計(jì)亦位居前茅。于2019年7月由產(chǎn)官學(xué)研組成的***人工智能芯片聯(lián)盟（AI in Chip Taiwan Alliance，AITA）4個(gè)主要聚焦議題中，異質(zhì)整合旨在將不同芯片透過(guò)技術(shù)提升效能同時(shí)縮小體積、減少功耗與降低成本，半通用型AI芯片著重在發(fā)展特定應(yīng)用的推論及深度學(xué)習(xí)芯片，皆是邊緣運(yùn)算與AI結(jié)合的重要發(fā)展目標(biāo)，倘由產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)及政府資源挹注來(lái)看，臺(tái)廠若要切入邊緣運(yùn)算AI市場(chǎng)，芯片仍是最好發(fā)揮的著力點(diǎn)。